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Enregistrement W3206313860 · doi:10.55613/jeet.v25i1.42

Technological Unemployment, AI, and Workplace Standardization: The Convergence Argument

2015· article· en· W3206313860 sur OpenAlexaff
Marc Saner, Wendell Wallach

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethics and Emerging Technologies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesYale University
Mots-clésStandardizationArgument (complex analysis)Scope (computer science)UnemploymentContext (archaeology)OutsourcingComputer scienceConvergence (economics)ProductivityTechnological changeFocus (optics)Management scienceRisk analysis (engineering)EconomicsArtificial intelligenceBusinessMarketingMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current debate over technological unemployment sacrifices significant analytic value because it is one-sided, limited in scope, and sequential. We show that analyzing technological innovations in parallel with apparently independent socio-economic innovations and trends offers important analytical benefits. Our focus is on socio-economic innovations and trends that standardize education, workplace requirements, and culture. A highly standardized workplace is not only more suitable for international outsourcing; it is also more suitable for machine labor. In this context, we identify five specific research questions that would benefit from parallel analysis and scenarios. We also introduce the concepts “functional equivalency” and “functional singularity” (in juxtaposition to technological singularity) to provide semantic tools that emphasize the importance of an integrated approach, capable of tracking and analyzing two interacting and potentially converging trends.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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